考慮政府補貼因素的寧波海鐵聯運腹地劃分

陳 晨，張向陽，陸麗麗，2，3

（1.寧波大學 海運學院，浙江 寧波 315211；2.國家道路交通管理工程技術研究中心寧波大學分中心，浙江 寧波 315211；3.現代城市交通技術江蘇高校協同創新中心，江蘇 南京 211100）

0 引言

海鐵聯運是進出口集裝箱貨物由鐵路運到沿海港口直接由船舶運出，或是集裝箱貨物由船舶運輸到達沿海港口之后由鐵路運到目的城市的只需“一次申報、一次查驗、一次放行”就可完成整個運輸過程的一種運輸方式[1]。由于海鐵聯運具有快速、安全、運能大、能耗小等優勢，因此吸引了諸多專家學者對其展開研究，其中腹地相關研究是熱點。Dinu，等[2]考慮了貨運倉儲位置這個因素對海鐵聯運成本的影響，優化了腹地劃分；Santos，等[3]考慮了運輸費用、處理費用和過境時間費用，構建內陸競爭力指數模型，該模型可識別某個港口的主要海鐵聯運腹地；Meng，等[4]考慮運輸成本和運輸時間及托運人感知時間價值因素，提出了一種基于蒙特卡羅模擬的概率港口腹地算法；Rodrigue，等[5]考慮地理、技術和市場因素，將中間樞紐與港口腹地進行整合，對港口腹地區域化進行了拓展；Bruno，等[6]利用成本效益規則，考慮腹地擁堵程度及投資因素，得出兩者對于港口腹地劃分的不同反作用；Yin，等[7]考慮貨主運輸成本因素，對寧波港、上海港、連云港港的腹地重新進行了劃分；馮社苗[8]考慮公路運輸最優出口路徑因素，基于蟻群算法提出新的港口腹地劃分方法；謝雙樂[9]基于貨主角度，以成本最小化為目標構建海鐵聯運路徑優選模型，并利用改進的Dijkstra 算法求解，重新劃分了以海鐵聯運為軸的港口腹地范圍；Li，等[10]通過引入羽流模型，提出了新的港口腹地劃分方法—腹地羽流模型；Wang，等[11]選用牛頓模型建立港口重力評價體系，對港口腹地劃分方式進行優化；楊家其[12]結合引力模型與模糊綜合評判模型確定了港口對腹地的吸引力及其服務范圍，進一步提高港口腹地范圍劃分的科學性及合理性；楊倩[13]考慮貨物到港過程中的廣義運輸成本因素，定量分析腹地貨源運輸方式及運輸路徑的選擇，對港口腹地進行定量劃分；黃萍萍[14]結合貿易成本最優條件，運用因子分析法構建SOFM 模型對寧波港海鐵聯運腹地進行等級細分，得到寧波港海鐵聯運的三類腹地類型；王剛[15]考慮寧波港腹地經濟及未來運輸需求，結合SWOT分析方法對寧波舟山港開展海鐵聯運進行分析；徐瑩，等[16]運用實證分析法分析了寧波港拓展中西部腹地的各種優勢，提出加快建立海鐵聯運內陸無水港實施建議；Yu，等[17]考慮不同運輸方式間的時間和成本因素，提出當前形勢下寧波海鐵聯運的優勢腹地劃分方法；初良勇，等[18]考慮貨主方成本和港口方收益因素，以寧波港經濟腹地范圍劃分為例，提出劃分港口腹地范圍的新模型。

然而，結合寧波海鐵聯運已有相關研究，關于腹地劃分方面的研究并不多，并且目前還缺少考慮政府補貼因素對腹地劃分影響的相關研究。從貨主角度來看，政府補貼關乎運輸成本，是影響貨主選擇一個港口城市開展海鐵聯運業務的重要條件之一；從政府角度來看，在腹地劃分與合理補貼范圍間獲得平衡，有利于拓展寧波海鐵聯運輻射范圍。因此，本文的研究一方面可以分析政府補貼變化對港口腹地劃分的影響，另一方面又為政府如何確定合理補貼范圍提供理論依據，具有現實意義。

1 寧波海鐵聯運決策效用模型

1.1 模型建模目的

模型首先是對某個城市所有可開展海鐵聯運城市進行費用、時間、安全和便捷四方面綜合評價，劃分某個寧波可開展海鐵聯運城市的腹地類型，然后考慮補貼因素對腹地類型劃分的影響，從而在腹地類型不發生變動情況下反推最理想的補貼范圍。建模的目的和結果主要圍繞以下三點：

（1）判斷寧波是否與某城市開展海鐵聯運業務。首先對某個城市的所有選擇的效用值進行計算和排序。排序的最大值就是該城市選擇其運輸方式的依據。如果寧波的效用值最大，那么該城市選擇寧波開展海鐵聯運業務，同時該城市屬于寧波海鐵聯運腹地。

（2）判斷該腹地城市屬于寧波海鐵聯運的腹地類型。根據效用值的取值范圍得到腹地類型劃分標準，然后根據標準判斷該城市屬于哪個腹地類型。

（3）確定寧波與某城市開展海鐵聯運的合理補貼范圍。判斷該城市的腹地類型后，通過敏感性分析得到寧波與某城市開展海鐵聯運的合理補貼范圍。

1.2 模型約束條件

為更好實現優化目標以及滿足求解要求，本文首先對建模前提或約束條件進行申明，具體如下：

（1）運輸費用構成方式簡化為各種運輸方式的運行費用和兩端點的裝卸費用，不考慮海運費用和出口目的港及進口啟運港的裝卸費。此外，海鐵聯運兩端銜接的公路運輸費用都歸于兩端裝卸費用。

（2）對某一區域的判斷主要基于該區域內貨源集中城市的貨主選擇，而不對區域內所有貨主進行分析。只用代表性腹地城市推斷其所在區域情況。

（3）集裝箱貨物品種差異與綜合評價結果無關。一般貨物品種對運輸方式和運輸質量、運輸費用具有敏感性，但是實踐中，鐵路集裝箱收費方式基本不區分貨品，港口裝卸費雖有影響，但比重不大可忽略。

（4）每個區域選一個標準集裝箱運輸作為評價對象。不考慮規模效益對運輸費用和質量的影響，也不考慮多種聯合組織作業模式的影響。

（5）集裝箱海鐵聯運的產能不做限制。因為當前集裝箱海鐵聯運還處于發展初期，業務量普遍不大，本文假設不涉及產能問題。

（6）海鐵聯運補貼基于集裝箱數量，補貼方式穩定。本文不考慮多樣化、變動式的補貼方式。

（7）貨主到港只考慮單一運輸方式，且不考慮中轉。

1.3 模型的建立

模型的建立基于運籌學線性規劃理論，本質是最優值問題。由于貨主在選擇海鐵聯運時主要受到路線選擇和政府補貼的影響，因而模型決策變量包含兩方面，一是港口及線路的選擇與否，二是補貼范圍。而模型要解決的問題主要圍繞在已有條件下，分析寧波可選哪些城市展開海鐵聯運業務，并分析補貼變動情況下，是否改變貨主的決策，從而得到對政府來說最合適的補貼值。因此，在上文約束條件下，模型有兩個求解目標，一是在某個城市各腹地城市港口中求得目標效用值U最大的港口；二是選取該港口作為首選港，并在保持其競爭力基礎上，反推得到兩個港口間政府補貼最小值V。其他腹地城市可用同樣方式求解。

1.4 模型的求解

港口及路線選擇與補貼關聯情況主要分為以下三種。第一，無補貼情況下，港口和線路的選擇不發生改變，即無補貼情況下貨主也會選擇寧波海鐵聯運；第二，有補貼情況下，港口和線路的選擇不發生改變，即補貼也不能改變貨主選擇；第三，有補貼情況下，貨主選擇發生改變，由原來港口改為寧波舟山港。對于第一種情況，即使政府給予補貼，也不會使現有情況發生改變，實際是一種讓利補貼行為。第二種情況，補貼非但沒有效果，反而還會產生一定的沉沒成本，因此，這塊區域屬于不可競爭腹地。而第三種情況下的補貼可以提升港口競爭力，因此也是本文分析的重點。

本文以求解第三種情況為例，模型最終通過補貼范圍的變動，判斷其是否改變貨主的決策，從而優化腹地劃分，最終得到更加有利于寧波海鐵聯運發展的決策指導。這樣，兩個目標的優化變為第一個目標的優化，進一步簡化模型的求解。

因此，本文按如下步驟求解一個城市的貨運選擇：

（1）統計和估計獲得運費、時間、安全和便捷參數值，形成目標值決策矩陣。本文首先枚舉出該腹地城市到各港口可行的運輸路線，然后通過統計得到費用和時間的參數值，同時通過專家估計得到安全性和便捷性的值。具體做法是先給定一個相應的分值范圍和標準，然后由專家按照1-5評分法打分得到平均分值。對費用數據統計時，本文將運費與裝卸費、在港費等其它費用分開統計。由于考慮遠距離集裝箱海運費差別不大，所以忽略啟運港到目的港之間的海運費及其一端的在港費，另外本文將海運費的差異費用計入港口費用以作簡化處理，時間同樣也做類似處理。之后模型以此為基礎計算各路線的效用（參考第4步），最終選擇具有最大效用值的港口。

（2）目標決策矩陣規范化。由于決策矩陣中各方案路線的量綱不同而不能直接比較，因此，本文首先對數據進行規范化處理：決策矩陣的元素表示第i個方案的第j個目標參數，按照對各元素處理得到新的決策矩陣V=(v)m×4，從而解決因量綱不同而無法比較的問題。

（3）確定各目標權重系數。本文采取專家法對各目標權重系數進行量化。具體做法是邀請一批有經驗的專家對權重系數的取法發表意見，然后將專家們的意見匯總，見表1。

為i城市貨主選擇j港口時的費用權重系數。

（4）按第一步陳述，先計算各方案的效用值，然后將效用值由大到小排列。本文記寧波海鐵聯運的效用為，公路效用為，其他的效用為最后按照圖1確定i城市的腹地類型。

表1 專家權重評分表

圖1 寧波舟山港海鐵聯運腹地劃分標準圖

1.5 模型的仿真

本文模型的求解方法以特定的數據和判斷準則做出確定性結果，因此仿真的本質也是基于更多組特定數據和判斷規則做出的概率性判斷，從而使問題決策具有現實性和可行性。

仿真基于以下三個方面：

（1）指標值的仿真。指標值包括了費用、時間、安全和便捷的值，本文采用的是測算或估計的平均值，而值的變動特征沒有體現。因此，本文根據取得的樣本數據進行N1=100 次模擬仿真。取每個指標值的上限和下限間的均勻分布。

（2）權重值的仿真。先計算專家們的分數得到各指標的權重值組合，然后由系統在專家所打最低值與最高值間隨機生成一個分值，并將生成的分值用于計算權重。對于樣本權重組合(k1j,...,kfj)，生成N2=100 次專家打分，如第i個專家對第j個指標的第k次打分的指標值計算得到表2所示的權重系數表。

表2 貨主擇港運輸服務評價指標權重

（3）動態效用值仿真。仿真的結果根據不同的海鐵聯運路線和時間重復應用。若外部環境發生較大變化，對應導致評價的指標值及權重值發生變化，相應的目標效用值也將發生變化，是否再次實施仿真需經評價后確定。在N1 組指標值組合和N2 組權重值組合形成N=N1*N2=10 000 個解中，本文選取占比最高的解所對應的腹地城市及其路線為模型的最優解。

2 模型應用案例

合肥是我國長三角城市群副中心，也是重要的鐵路交通節點城市之一。近年來，合肥以戰略性新興產業為引領，對外進出口貿易發展勢頭迅猛，海鐵聯運運量逐年增加，目前已成為上海港、寧波港等港口城市開展海鐵聯運業務的主要競爭城市之一。加深與合肥的海鐵聯運業務往來有利于擴大寧波中部地區港口輻射范圍，助推寧波成為更高效的多式聯運樞紐港。因此，本文選擇合肥作為腹地城市研究對象。

2.1 參數引入

以腹地城市合肥i為例，首先確定各參數值，建立一個參數表格，見表3。

2.2 計算過程

（1）根據表3前五列參數值計算各港口運輸方式的運費，按照約束條件中公式計算得到的結果填入表3 的列。轉置后四列數據得到決策矩陣H=(h)8*4。

表3 合肥效用模型參數

表4 合肥到各港口的決策矩陣規范化

（3）求各港口線路的目標效用值。用規范化矩陣與表2指標體系權重矩陣向量相乘，得到各港口線路的目標效用值。如下：

（4）對目標效用值排序，并選擇最大值的港口作為貨主選擇。從結果可以看出，寧波海鐵聯運的效用值最大，其次是連云港。因此，貨主選擇寧波海鐵聯運。

（5）將腹地城市合肥劃分腹地類型。根據圖1可以看出效用值滿足第三個判斷條件，因此，合肥屬于寧波間接腹地D2。

（6）補貼范圍確定。根據前面的模擬計算結果可知，雖然該方案綜合效用值最大，但是從政府補貼角度分析，500 元并非最佳補貼值。因此，當補貼不斷下降至160元時，重新帶入步驟（1）—（5）計算。這時計算結果如下：

此時，寧波不再是合肥貨主優先選擇，而連云港成為合肥的首選。因此，合肥的補貼范圍應在[160，500]之間。低于160元，合肥就不會選擇寧波港海鐵聯運，此時，合肥降級為寧波海鐵聯運的可競爭腹地D3。

3 結論與展望

根據上述分析，可得出以下結論：（1）寧波可選擇合肥作為開通海鐵聯運業務城市。（2）合肥根據綜合效用評價對比，是寧波海鐵聯運的間接腹地。（3）160元補貼是合肥選擇寧波海鐵聯運的臨界值，若政府補貼低于這個值，連云港成為合肥的首選，此時合肥屬于寧波的可競爭腹地。

綜上，本文在分析寧波海鐵聯運已有研究基礎上，通過費用、時間、安全和便捷四個維度，基于運籌學理論構建了寧波海鐵聯運決策效用模型。通過量化綜合效用值、政府補貼范圍、腹地類型之間的關系，提出了新的腹地劃分標準。模型除了可判斷某個城市屬于寧波海鐵聯運四種腹地類型中的哪一種腹地類型外，還可實現對某個海鐵聯運城市因補貼變動導致腹地變動情況的分析。最后，本文模型可為寧波未來拓展海鐵聯運腹地范圍，優化腹地結構提供決策支持。